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dc.contributor.author |
Benyoucef, Hocine |
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dc.contributor.author |
Salhi, tariq |
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dc.contributor.author |
Kemiha, Mina (Encadreur) |
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dc.date.accessioned |
2020-10-19T14:15:05Z |
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dc.date.available |
2020-10-19T14:15:05Z |
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dc.date.issued |
2018 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1498 |
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dc.description |
Option: Automatique et Informatique industriel |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La séparation aveugle de sources (SAS) a pour objectif d’estimer un ensemble de
signaux appelés sources à partir d’observations sans connaissance a priori de ces sources. Le
problème de la séparation aveugle des sources (SAS) revient à la recherche de composant
indépendant dans un mélange linéaire. La déconvolution aveugle a pour objectif d’estimer le
signal source à partir de signal observé. Dans ce travail, nous avons présenté le principe des
méthodes les plus courantes appliquées à la séparation des sources. Les méthodes proposée et
testée sur aveugle des sources et comparé la méthode proposée dans la littérature. Les
méthodes de résolution du problème de la séparation aveugle de source sont basées sur
plusieurs concepts, la méthode SOBI basé sur les statistiques d’ordre 2 est introduite. SOBI
est utilisé comme alternative pour résoudre le problème de la séparation aveugle des sources
dans le domaine temporel. Les résultats de résolution de problème de la SAS basé sur SOBI
pour le domaine temporel er F-SOBI pour le domaine fréquentiel sont comparées résultats de
résolution obtenue par la méthode de la séparation basée sur l’ACI |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université de Jijel |
fr_FR |
dc.title |
Séparation aveugle des sources |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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